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谁能给我分析下下面的代码原理。。。拜谢。。。

package stj;

import java.awt.image.BufferedImage;

import java.io.File;

import java.io.IOException;

import javax.imageio.ImageIO;

/**

* ean13是一种(7,2)码，即每个字符的总宽度为7个模块宽，交替由两个条和空组成，而每个条空的宽度不超过4个模块

* 用来识别EAN13方式编码的图片

* 图片高度像素必须大于 30px，宽度像素必须大于 200px

* 图片区域内只包含条码和空白部分，且左右两端的空白部分必须在 10%-20%左右

* @author tangkf

*/

public class EAN13Reader {

static int HEIGHT = 6; //截取的样本图像像素高度

static int BW_MID = 100; //判断黑白的阀值

static int [][] LEFT_TABLE_INT = new int[] []{

{3,2,1,1},{2,2,2,1},{2,1,2,2},{1,4,1,1},{1,1,3,2},

{1,2,3,1},{1,1,1,4},{1,3,1,2},{1,2,1,3},{3,1,1,2},

{1,1,2,3},{1,2,2,2},{2,2,1,2},{1,1,4,1},{2,3,1,1},

{1,3,2,1},{4,1,1,1},{3,1,2,1},{3,1,2,1},{2,1,1,3}

};//左端，二维数组，[20][4]

//A=(a1,a2,a3,a4) 表示一个条码字符，1<=ai<=4,a1+a2+a3+a4+a=7

static int [][] RIGHT_TABLE_INT = new int[] []{

{3,2,1,1},{2,2,2,1},{2,1,2,2},{1,4,1,1},{1,1,3,2},

{1,2,3,1},{1,1,1,4},{1,3,1,2},{1,2,1,3},{3,1,1,2}

};//右端[10][4]

/**

* 测试

* @author tangkf

* @param args

*/

public static void main(String[] args) {

long a = System.currentTimeMillis();

String src = "d:/Code/twocode/图片1.png";

BufferedImage img = getImg(src);

long b = System.currentTimeMillis();

System.err.println("读取图片耗时："+(b-a)+" ms");

System.out.println("解码结果："+getRealValue(img));

long c = System.currentTimeMillis();

System.err.println("图片解码耗时："+(c-b)+" ms");

}

/**

* 根据条码图像区域返回条码数据

* @author tangkf

* @param img 图像区域

* @return

*/

public static String getRealValue(BufferedImage img){

int w = img.getWidth();

int h = img.getHeight();

int y = (int)(h/2);

if(y

return "无法识别的条码";

}

if(h>HEIGHT*2)

y= (int)(h/2)-(HEIGHT/2);

else y = 1;

StringBuffer valuestr = new StringBuffer("");

int chg = 0; //记录颜色变化次数

int gvn = 0; //记录实际取值次数(每变化一次取值一次)

int ln = 0; //记录同色连续像素的数量

int uprv= -1; //记录上次的像素取值

int xdv = 0; //参考底色，取前8个像素的颜色作为底色参考值

int[] gvalue = new int[4]; //临时记录一组数字

for(int i=0;i

int v = 0; //记录取值为深色的次数

//高度取HEIGHT个像素,并求平均值，如果平均值为浅色，那么取0，否则取1

for(int j=y;j

int prgb = getValue(img.getRGB(i,j));

xdv += prgb;

if(prgb

}

int rv = 0;

if(i<8){

//取参考颜色样本，默认都为0

rv = 0;

BW_MID = xdv/((i+1)*(HEIGHT)); //不断变换参考样本值

}else{

rv = v>HEIGHT/2?1:0; //n个以上的像素为深色，就表示该列为深色

}

if(rv==uprv){

ln++;

}else{

chg++; //变化次数+1

if(chg>1 && chg<6){

//起始符号

gvalue[(chg-2)%4] = ln;

if((chg-1)%4==0){

valuestr.append(getSTDValue(gvalue, LEFT_TABLE_INT));

//System.err.println(gvalue[0]+""+gvalue[1]+gvalue[2]+gvalue[3]);

}

}

if((chg>5 && chg<30)|| (chg>34 && chg<59)){

gvn++;

if(gvn%4==0){

gvalue[(gvn-1)%4] = ln;

if(gvn<=24){

valuestr.append(getSTDValue(gvalue, LEFT_TABLE_INT));

//valuestr.append(ln+ " RV:"+ getSTDValue(gvalue, LEFT_TABLE_INT) + "\n");

}else{

valuestr.append(getSTDValue(gvalue, RIGHT_TABLE_INT));

//valuestr.append(ln+ " RV:"+ getSTDValue(gvalue, RIGHT_TABLE_INT) + "\n");

}

}else {

gvalue[(gvn-1)%4] = ln;

}

}

ln = 1;

}

uprv = rv;

}

return valuestr.toString();

}

/**

* 由一组样本 与 基准表 通过 方差和 的方式去噪求值

* @param mvalues

* @param STDTABLE

* @return

*/

public static int getSTDValue(final int[] mvalues,int[][] STDTABLE){

int rvalue = 0;

int fx = 0;

for(int i=0;i

int[] svalues = LEFT_TABLE_INT[i]; //基准值

int[] xvalue = new int[4];

for(int j=0;j

xvalue[j] = (int)((double)mvalues[j]/svalues[j]+0.5);

}

int tmp = getFX(xvalue);

if(i==0){

fx = tmp;

}else{

if(tmp

fx = tmp;

rvalue = i>9?i-10:i;

}

}

}

return rvalue;

}

/**

* 求一组样本数的方差和(针对所有样本数都相同的情况简化算法)

* @param numlist

*/

public static int getFX(int[] numlist){

if(numlist.length<1) return 0;

int fx = 0;

double avg = 0;

for(int i=0;i

avg += numlist[i];

}

avg = (int)((double)avg/numlist.length+0.5);

for(int i=0;i

fx += (numlist[i]-avg)*(numlist[i]-avg);

}

return fx;

}

/**

* 由色彩值返回单色信号 1 或 0

* @param rgb

* @return

*/

public static int getValue(int rgb){

int r = (rgb>>16)&255;

int g = (rgb>>8)&255;

int b = rgb&255;

double avg = 0.299*r+0.587*g+0.114*b; //判断黑白

return (int)avg;

}

/**

* 读取图片

* @param srcImg

* @return

*/

public static BufferedImage getImg(String srcImg){

BufferedImage img = null;

try {

img = ImageIO.read(new File(srcImg));

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}

return img;

}

}